Pythonで簡単な単細胞生物の行動を決めたい

Question

前提・実現したいこと

単細胞生物の動きのシミュレーションを実現したいです．

単細胞生物の制約は以下の通りです．

• 前にしか進めない(距離は可変)
• ランダムに方向転換できる(方向は選べない)

単細胞生物は餌の濃度を頼りに濃度値が高い方へ移動したいです．
そのため，制約を破らずに濃度値が高い座標に行動できるプログラムを作成したいです．

発生している問題

sensorを受け取ってその値が大きい座標へ移動するプログラムが思いつかないです．

該当のソースコード

import math
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def env(x, y): # 座標から餌の濃度値を出力
    xd = 3.0
    yd = -3.0
    r = (x-xd)**2 + (y-yd)**2
    return math.exp(-r/10)

max_steps = 100 # ステップ数

x = 0.0 # x座標の初期値
y = 0.0 # y座標の初期値

x_list = [] # plot用のリスト
y_list = [] # 同上

theta = 0.0 # 進む角度

list(map(float, x_list))
list(map(float, y_list))

for i in range(max_steps):
    sensor = env(x, y)

    d_x = 0.1*math.cos(math.pi*theta/180.0) # 移動
    d_y = 0.1*math.sin(math.pi*theta/180.0) # 同上
    x = x + d_x + 0.1*(random.random()-0.5) # ランダムなノイズ
    y = y + d_y + 0.1*(random.random()-0.5) # 同上
    x_list.append(x)
    y_list.append(y)

plt.plot(x_list,y_list)
plt.show()

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

• Python3
• Anaconda

Comments

[tiitoi]

予めマップ上に餌の濃度値が決まっていて、生物が通ったところの餌はなくなるという解釈でよいですか？

[hogets]

マップは存在せず，関数envが今いる座標から餌の濃度値を出力します．つまり，単細胞生物目線でセンサからの情報を頼りに濃度値が高い方へ移動するという解釈でおねがいします．なお，餌は無くならない設定です．質問の情報が足りなくてすみません．

[tiitoi]

すみませんが、作りたいプログラムの仕様が明確でないため、今の情報だけでは回答できないです。

> sensorを受け取ってその値が大きい座標へ移動するプログラムが思いつかないです．

関数 env() の仕様や各反復でどのような処理を行いたいのか補足していただけますか。

Answer 1

かなり醜いコードだとは思いますが、書いてみました。
が、質問者様の書いたルールが矛盾していると思います

単細胞生物の制約は以下の通りです．

前にしか進めない(距離は可変)
ランダムに方向転換できる(方向は選べない) #前にしかすすめないのに、なぜ方向転換できる？
単細胞生物は餌の濃度を頼りに濃度値が高い方へ移動したいです．#ランダムにする必要がない

今回は、以下のルールとした自分なりの解釈でコードを書きました。

餌の座標をランダムに1点決める。それを１とする
餌の座標から１離れるごとに0.5の濃度とする。
ランダムに上下右左を決め、決められた方向の濃度が一番高ければ進み、

そうでなければもう一度その方向以外でもう一度ランダムに方向を決め、そのまま進ませる。

今回、2次元平面上に生物を歩かせるとして、簡単のために周期境界条件にしました。固定端はもう少し、コードの工夫が必要かと思いますが、それは宿題でお願いいたします。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random 

n = 4


stage = np.zeros((n,n),dtype=np.float64)

def S(n): #Stage（2次元平面上に濃度を撒く関数）
    for x in range(0,n):
        for y in range(0,n):
            if x == food_position_x and y == food_position_y:
                stage[x,y] = 1.0
            else:
                stage[x,y] = 0.5**(np.abs(x-food_position_x) + np.abs(y-food_position_y))
    return stage


def main(n, step):
    count = 0
    for i in range(0,step):
        if i == 0:
            x = 0; y = 0
        else:
            d = random.randint(1,4) #direction, 1:右 2:上 3:左 4:下
            #周期境界条件
            mx = (x-1 + n) % n ; px = (x+1) % n
            my = (y-1 + n) % n ; py = (y+1) % n
            if d == 1:
                if S(n)[int(px),y]>=S(n)[int(mx),y] and S(n)[int(px),y]>=S(n)[x,int(my)] and S(n)[int(px),y]>=S(n)[x,int(py)]: #濃度最大値の確認
                    x = int(px)
                else:  #もし違うなら、1:右以外の方向にランダムで進ませる
                    e = random.choice([2,3,4])
                    if e ==2:
                        x = int(py)
                    elif e==3:
                        x = int(mx)
                    elif e ==4:
                        y = int(my)
            elif d == 2: #以下同上
                if S(n)[x,int(py)]>=S(n)[int(px),y] and S(n)[x,int(py)]>=S(n)[x,int(my)] and S(n)[x,int(py)]>=S(n)[int(mx),y]:
                    y = int(py)
                else:
                    e = random.choice([1,3,4])
                    if e == 1:
                        x = int(px)
                    elif e == 3:
                        x = int(mx)
                    elif e == 4:
                        y = int(my)
                            
            elif d == 3:
                if S(n)[int(mx),y]>=S(n)[int(px),y] and S(n)[int(mx),y]>=S(n)[x,int(my)] and S(n)[int(mx),y]>=S(n)[x,int(py)]:
                    x = int(mx)
                else:
                    e = random.choice([1,2,4])
                    if e == 1:
                        x = int(px)
                    elif e == 2:
                        x = int(py)
                    elif e == 4:
                        y = int(my)
                            
            elif d == 4:
                if S(n)[x,int(my)]>=S(n)[int(mx),y] and S(n)[x,int(my)]>=S(n)[int(px),y] and S(n)[x,int(my)]>=S(n)[x,int(py)]:
                    y = int(my)
                else:
                    e = random.choice([1,2,3])
                    if e == 1:
                        x = int(px)
                    elif e == 2:
                        x = int(py)
                    elif e == 3:
                        y = int(mx)
        if x == food_position_x and y == food_position_y: #フードのポジションにたどり着いたらカウントする
            count += 1
    return count

ここまでが、おそらく質問の範囲内です。
ステップに対して、どこの座標にいるのかわかります。
ただ、乱数を使っているので、実際には何回か乱数を変えて試行する必要があります。
落とす食べ物の座標（濃度の発生源）を毎回変えて試行してみます。

def Ex(n,step, times):　#times試行回数
    experiment = 0
    for i in range(1,times):
        food_position_x = random.randint(0,n-1)
        food_position_y = random.randint(0,n-1)
        experiment += main(n, step)
    return experiment

#Ex(n, step, 100) #times は100回ぐらいまでにしといたほうが良い重い

これで、おおよそのステップに対して、何回発見できるかわかります。

きれいな比例関係になっているのが、本当にあっているのか怖い、、、、。
、、、
座標の数（ステージの大きさ）に対する発見回数、面白い
その他】
コードの書き方をもっと工夫できると思います。
少し計算が重いので、すべてを参考にしないほうが良いです。

なんか、間違っていたら教えてください。
それと、濃度の配分をランダムに変えたら、別の違ったスケーリング則になると思います。